Cada día que pasa, las personas generamos una gran cantidad de datos con nuestras interacciones. Desde hace algún tiempo, toda esta información se ha convertido en un recurso muy valioso para las empresas, siempre que se sepa utilizar y analizar de forma correcta. Pero para ello, es necesario extraer información relevante de todos esos datos. Con esos datos, las empresas podrán analizarlos y tomar decisiones para un mejor funcionamiento del negocio. Es aquí donde surge el Data Science, una disciplina orientada en analizar grandes cantidades de datos.
Qué es Data Science
Para muchos este concepto puede ser nuevo, aunque lleva tiempo entre nosotros. Seguro que más de una vez lo habéis leído o escuchado, pero ¿sabemos qué es la Ciencia de Datos?
Cuando hablamos de data science o ciencia de datos, nos referimos al campo que se encarga de analizar grandes volúmenes de datos para extraer información relevante. Para llevar a buen puerto su objetivo, combina el uso de estadística, matemáticas y la informática. El objetivo final no es otro que el de tomar decisiones de la forma más optimizada posible.
La importancia del data science dentro del campo big data
Big Data es otro de los términos que está más de moda en los últimos años. Por medio de él, nos referimos a un gran número de datos, que pueden estar estructurados o no. Toda esa información, sin no se analiza de forma correcta, no valdría para nada. Es aquí donde entra en juego el data science, ya que este campo cuenta con las técnicas necesarias para analizar toda esa cantidad de información.
Aunque son conceptos diferentes, se puede decir que están estrechamente relacionados ya que el data science no existiría sin el big data, pero este no sería tan importante de no ser analizado por la ciencia de datos.
Conceptos clave en Data Science
Dentro de la ciencia de datos, existen una serie de conceptos básicos que son importantes conocer. Veamos a continuación cuales son estos conceptos.
Data Mining
Se trata de un proceso que es utilizado para la recolección y almacenamiento de datos útiles. Por medio de este proceso, las empresas pueden obtener mayor información de sus clientes, pudiendo desarrollar estrategias más efectivas.
Deep Learning
Por medio del deep learning, se intenta resolver problemas a través de redes neuronales que se asemejan al funcionamiento del cerebro humano. Se trata de un proceso que está divido en capas:
- La primera capa es donde se capta la información.
- La segunda es la encargada de realizar los cálculos.
- En la última capa es donde se proyecta la información.
Machine Learning
El machine learning es la encargada de educar a la tecnología para que vaya corrigiendo posibles errores de forma automática. Para ello, se basa en la predicción y clasificación de los datos para obtener información útil.
Inteligencia artificial (IA)
Es el uso de algoritmos utilizados para la creación de máquinas que imitan el comportamiento humano.
Auge de esta carrera profesional
En la actualidad, el perfil experto en ciencia de datos es uno de los más demandados por las empresas debido a la importancia que tiene el análisis de datos para el buen funcionamiento de las mismas. Son varios los puestos de trabajo a los que se puede optar. Veamos algunos de los más importantes.
- Data Scientist: Especializado en la extracción de conocimiento a través de los datos.
- Data Engineer: Se encarga de que los datos sean accesibles para ser manipulados por el data scientist.
- Data Analyst: Es el profesional encargado de interpretar los datos extraídos por medio de diferentes técnicas.
- Chief Data Officer: Es el máximo responsable de la gestión de datos y la encargada de liderar al resto de perfiles.
Al tratarse de un perfil cada vez más demandado, formarse como experto en Data Science es garantías de conseguir un buen puesto de trabajo.
